Jan siegemund

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These approaches are usually based on extremely restrictive assumptions, such as planar street surfaces, in order to deal with the high measurement noise.

The main contribution of this thesis is the development, analysis and evaluation of an approach which detects the free-space in the immediate maneuvering area in front of the vehicle and explicitly models the free-space boundary by means of a spline curve.

The approach considers in particular obstacles of low height higher than 10 cm without limitation on particular object classes. Furthermore, the approach has the ability to cope with various slope and curvature characteristics of the observed street surface and is able to reconstruct this surface by means of a flexible spline model.

In order to allow for robust results despite the flexibility of the model and the high measurement noise, the approach employs probabilistic models for the preprocessing of the depth map data as well as for the detection of the drivable free-space.

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Based on this elevation model, an iterative two step approach is performed which determines the drivable free-space by means of a Markov Random Field and estimates the spline parameters of the free-space boundary curve and the street surface.

Outliers in the elevation data are explicitly modeled. The performance of the overall approach and the influence of key components are systematically evaluated within experiments on synthetic and real world test scenarios.

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